Association d'un SPOC au tutorat par les pairs dans une Approche d’apprentissage hybride Étude de Cas à l'ESEF de Berrechid
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente une expérience éducative intégrant un SPOC à l’approche de tutorat par les pairs dans un modèle hybride visant à préparer les futurs enseignants du primaire aux compétences numériques (TICE). Une formation en ligne via le SPOC forme les ‘experts qui viennent tutorer leurs camarades ‘novices’ lors des séances en classe sous la supervision de l'enseignant. L'objectif de l'étude est d'évaluer l'efficacité de cette approche sur quatre aspects clés : le niveau des compétences numériques, le degré d'engagement dans les activités d'apprentissage, l’usage de l'apprentissage autorégulé et la collaboration entre pairs. Pour cela, une méthodologie quasi expérimentale a été adoptée, comparant un groupe expérimental (n=26) à un groupe contrôle (n=28). Les résultats, évalués par divers instruments de mesure avant et après l'intervention, ont été analysés à l'aide d'un test t d'échantillons indépendants et d'une ANOVA à mesures répétées. Bien que les résultats ne révèlent pas de différences statistiquement significatives en ce qui concerne l'apprentissage autorégulé, les autres aspects étudiés ont montré des améliorations significatives, avec des écarts notables entre le groupe expérimental et le groupe contrôle.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».